Hemos hablado bastante sobre cómo Gobernanza de la IA es necesario debido a los riesgos bien documentados que podrían afectar a los sistemas de inteligencia artificial, incluida la seguridad y la privacidad de los datos.
AI TRiSM Es el marco más reciente que se centra en mitigar algunos de los problemas más graves que enfrentan las empresas que desarrollan y utilizan modelos de IA. Analicemos qué es y cómo ayuda.
Gestión de la confianza, el riesgo y la seguridad de la inteligencia artificial: ¿Qué es el marco AI TRiSM?
AI TRiSM, o IA Tóxido, Risk, y Sseguridad METROgestión, se define por Gartner como un marco de tecnologías de IA que respalda la “gobernanza del modelo, la confiabilidad, la imparcialidad, la fiabilidad, la solidez, la eficacia y la protección de datos”.
Es una tendencia tecnológica de rápido crecimiento que le ayuda detectar y mitigar los riesgos que podría enfrentar su modelo de IA.
Por supuesto, podría ser útil recapitular rápidamente los problemas que potencialmente enfrentan los modelos de IA si no se gobiernan adecuadamente.
Riesgos de la IA y cómo afectan a su negocio
Explicabilidad
Una parte fundamental del desarrollo de IA es comprender cómo un modelo procesa los datos, especialmente en aplicaciones de alto riesgo que requieren prácticas de IA responsables. Debes ser capaz de explicar cómo toma decisiones, qué datos utiliza y por qué necesita esa información.
La razón por la que esto es importante es porque mantiene al sistema responsable, permitiendo que los usuarios y las partes interesadas confíen en él. Si se sabe por qué y cómo llega a una conclusión, se puede confiar en sus resultados. Si el procesamiento se realiza dentro de una "caja negra", no se puede tener la certeza de su precisión o imparcialidad.
La falta de explicabilidad es un riesgo en los modelos de IA, ya que dificulta su depuración y socava su fiabilidad. Además, supone una responsabilidad legal y regulatoria, y si los usuarios no confían en ella, es menos probable que la adopten.
Seguridad del modelo
Al igual que el software y las bases de datos, una herramienta de IA es susceptible a uso indebido por parte de actores de amenazas externas. Mediante técnicas como inyecciones rápidas, envenenamiento de modelos, ataques adversarios, extracción de modelos y más, estas personas pueden hacer que un modelo de IA arroje resultados incorrectos.
Un chatbot que da respuestas deficientes es un inconveniente, pero puede afectar tu reputación. Sin embargo, una aplicación crítica que toma decisiones erróneas puede ser perjudicial para los usuarios. Esto, de nuevo, puede generar problemas de confianza con los usuarios, pero también supone un problema de seguridad.
Riesgos de privacidad de datos
Todos los modelos de IA se entrenan con datos, y algunos de ellos pueden ser información confidencial o personal. Por ejemplo, si entrenó su modelo de IA con información de clientes de su CRM, parte de ella es... información de identificación personal que está protegido por las leyes de privacidad de datos.
Según estas regulaciones, debe informar al consumidor cuya información almacena, por qué lo hace y para qué la utilizará. Por lo tanto, debe saber si su información se utiliza para entrenar modelos de IA. También debe saber cómo y por qué se utiliza en el entrenamiento, y durante cuánto tiempo se conservará.
Esto se relaciona con el requisito de explicabilidad, porque hay que saber el cómo y el porqué de los requisitos de datos para obtener el consentimiento informado de los clientes.
El otro requisito de estas regulaciones es que esta información sensible debe estar protegida, de modo que solo quienes estén autorizados puedan verla. Sin las protecciones adecuadas, un modelo de IA generativa o un chatbot podría verse obligado a exponer información sensible del cliente con las indicaciones correctas (o incorrectas, según se mire).
Incluso sin tener en cuenta las leyes de privacidad, si los clientes descubren que su modelo está revelando su información personal identificable a personas no autorizadas, dejarán de confiar en usted, lo que afecta su reputación. Con las leyes de privacidad, y Medidas de seguridad de la IASin embargo, podría enfrentar consecuencias legales.
Cumplimiento normativo
Los requisitos de privacidad de datos no son exactamente un riesgo, pero está obligado a cumplirlos. Esto significa saber cuáles le aplican. Supongamos que tiene clientes en todo el mundo. Ciertas regulaciones, como la GDPR En la Unión Europea (UE), se aplican a cualquier persona que estuviera en la región cuando se recopilaron sus datos. Otros, como el CCPA, proteger únicamente a aquellos que sean residentes de California.
Algunas leyes requieren consentimiento de inclusión voluntaria, donde lo necesites permiso explícito para recopilar datos, mientras que otros siguen un modelo de exclusión voluntaria, poniendo la responsabilidad en los clientes.
Estas regulaciones exigen una buena razón para recopilar información e imponen limitaciones a la venta de dichos datos. También se requiere un plan para desechar la información una vez que se haya cumplido su propósito.
También debes demostrar que tienes medidas de seguridad adecuadas para proteger la información y tener documentación para demostrar el consentimiento.
El incumplimiento de estas leyes puede, como dijimos anteriormente, acarrear sanciones y repercusiones legales.
Los pilares de AI TRiSM
Dado que Gartner acuñó el término y lo definió, veamos cuáles dice la compañía que son las cuatro principios fundamentales del marco AI TRiSM:
Explicabilidad y monitorización de modelos de IA
Como aprendimos anteriormente, la explicabilidad es esencial para los modelos de IA. AI TRiSM prioriza la transparencia en el procesamiento de la información y la toma de decisiones, ya que es fundamental para generar confianza con los usuarios.
La monitorización de modelos es un aspecto importante de la explicabilidad. Consiste en observar el comportamiento del modelo a lo largo del tiempo para garantizar que no se filtren sesgos ni anomalías. Es natural que los datos utilizados para entrenar un modelo se desactualicen con el tiempo. La monitorización de los resultados garantiza que esta pérdida de datos se detecte antes de que afecte significativamente al rendimiento.
Operaciones de modelos
Las operaciones de modelo, o ModelOps, son el proceso de gestión del ciclo de vida de un modelo de IA. Abarca todos los procesos y sistemas para:
- Implementación del modelo
- Monitoreo de modelos
- Mantenimiento del modelo
- Gobernanza modelo
Seguridad de aplicaciones de IA
Como todas las tecnologías, la IA está expuesta al riesgo de ciberataques. Sin embargo, los tipos de ataques a los que es susceptible y los riesgos potenciales asociados con la adopción de la IA difieren de los de otros tipos de software y aplicaciones. La seguridad de las aplicaciones de IA, o AI AppSec, está diseñada para promover la seguridad en todos los componentes del modelo. Abarca hardware, bibliotecas de software y herramientas para... gestión eficaz de riesgos.
Privacidad
Como ya hemos establecido, la privacidad de datos es más que un simple requisito ético; también es un requisito legal. Este aspecto del marco AI TRiSM le ayuda a desarrollar las políticas y procedimientos para recopilar, almacenar, procesar y, finalmente, eliminar los datos de los usuarios de forma segura y conforme a las normativas de privacidad.
Beneficios de implementar los principios TRiSM de IA
Los beneficios generales que ofrece AI TRiSM están claramente definidos: Confianza, Riesgo y Seguridad. Analicémoslos con más detalle:
Mayor confianza en la IA
AI TRiSM ayuda a mejorar el rendimiento, los resultados y la fiabilidad de su modelo de IA. Además, ofrece mayor transparencia en su funcionamiento y procesamiento de la información. Y lo más importante, se centra en mantener segura la información personal confidencial que utiliza su modelo de IA. Como resultado, sus usuarios pueden confiar plenamente en él.
Riesgo reducido
Con su enfoque en IA AppSec, la monitorización de modelos y la privacidad, AI TRiSM ayuda a mitigar los riesgos de seguridad y regulatorios. Le ayuda a detectar fallos del sistema y brechas de seguridad. Además, le informa proactivamente sobre vulnerabilidades en su sistema y procesos.
Cumplimiento normativo mejorado
Implementar el marco AI TRiSM facilita el cumplimiento normativo. Al definir una estrategia para proteger los datos de los consumidores del acceso no autorizado, el marco ayuda a proteger la privacidad y a evitar sanciones.
En resumen, al ayudar a que su sistema de IA sea más transparente, seguro y compatible, AI TRiSM genera confianza con sus usuarios y partes interesadas, protege su modelo y sus datos, y lo mantiene en el lado correcto de las regulaciones.
Gestión de confianza, riesgos y seguridad con BigID
A medida que las organizaciones comienzan a adoptar tecnologías y metodologías AI TriSM, necesitan soluciones flexibles adaptadas a sus necesidades individuales. BigID es la plataforma líder en la industria para la privacidad de datos, la seguridad, el cumplimiento y la gestión de datos de IA que utiliza aprendizaje automático avanzado y descubrimiento profundo de datos.
Con BigID puedes:
- Descubrir datos: Encuentre y catalogue sus datos confidenciales, incluidos los estructurados, semiestructurados y no estructurados, en entornos locales y en la nube.
- Obtenga visibilidad completa: Clasifique, categorice, etiquete y etiquete automáticamente datos confidenciales. Cree un inventario de datos coherente, preciso, granular y escalable para prepararse para auditorías regulatorias.
- Mitigar el riesgo de acceso a los datos: Supervise, detecte y responda de forma proactiva a la exposición interna no autorizada, el uso y la actividad sospechosa en torno a datos confidenciales.
- Lograr la conformidad: Cumpla con las normas de seguridad, privacidad e inteligencia artificial a nivel mundial, donde sea que residan los datos.
Reserva una demostración 1:1 con nuestros expertos en datos e inteligencia artificial para ver cómo BigID puede ayudar a acelerar la iniciativa de su organización hoy.
Autor
